支持向量机（SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是线性可分情况下的最优分类器。
工作原理
SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。这个超平面可以通过最大化数据点之间的间隔来实现。
参数与调优
SVM的主要参数包括：
- 核函数：选择不同的核函数会影响模型的复杂性和泛化能力。
- C：正则化参数，用于控制模型对错误分类的容忍度。
应用场景
SVM在以下场景中有着广泛的应用：
- 机器学习中的分类问题
- 图像识别
- 语音识别
- 自然语言处理
支持向量机（SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是线性可分情况下的最优分类器。
SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。这个超平面可以通过最大化数据点之间的间隔来实现。
SVM的主要参数包括：
SVM在以下场景中有着广泛的应用：